基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法

• 作者: 王傲明 李姗姗 李新星 黄志勇 黄炎 范雕
• 来源期刊: 中国惯性技术学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 重力匹配导航 惯性导航系统 并行扩展卡尔曼滤波 自适应因子
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 组合导航技术|Integrated Navigation Technology
• 页码范围: 81-88
• 页数: 8页
• 分类号: U666.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2022.01.012

摘要

针对重力匹配辅助惯性导航系统中SITAN匹配算法状态方程存在模型误差的问题,提出了一种基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法.通过自适应因子调节状态预测信息的权重,抑制滤波发散,提高定位精度.同时,讨论了自适应因子的选取与构造,分析了基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法发散的原因.选取南海两片重力异常特征变化剧烈程度不同的海域进行仿真试验,试验结果表明:在重力异常特征变化剧烈的区域,该算法能有效减弱惯性导航系统的定位误差,位置误差与重力基准图分辨率相当,与基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法相比,系统的定位精度和鲁棒性均有提升.